基于蒙特卡洛树搜索的熔融沉积成型最优刀具路径规划
机器人学
2020-02-06 v1
摘要
熔融沉积3D打印中用于刀具路径规划最广泛使用的方法是将输入模型切片为连续的2D层以构建刀具路径。遗憾的是，基于切片的方法会产生大量冗余运动（即挤出机在非打印状态下移动），尤其当模型特征在空间上分离时。近年来我们提出了一种新范式，利用输入模型上的依赖图刻画可行刀具路径的空间，并设计了若干算法在该空间中搜索优化如冗余运动或打印时间等目标函数的刀具路径。一个自然的问题是，在何种情况下我们可以高效计算出最优刀具路径？本文给出一种计算熔融沉积建模（FDM）刀具路径的算法，其利用蒙特卡洛树搜索（MCTS）——一种用于导航大型搜索空间的强大通用方法，并保证收敛到最优解。在对打印机几何结构作出允许压缩依赖图的合理假设下，我们基于MCTS的算法收敛并找到最优刀具路径。我们在包含75个模型的数据集上验证算法，表明其在刀具路径质量方面与此前最优的基于局部搜索的算法表现相当。在先前工作中我们推测局部搜索的性能接近最优，本文详细考察了导致优于或劣于局部搜索的模型特性与MCTS执行过程。
引用
@article{arxiv.2002.01631,
title = {Toward Optimal FDM Toolpath Planning with Monte Carlo Tree Search},
author = {Chanyeol Yoo and Samuel Lensgraf and Robert Fitch and Lee M. Clemon and Ramgopal Mettu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2002.01631},
year = {2020}
}
备注
7 pages, 23 figures, accepted to IEEE ICRA 2020. Copyright 2020 IEEE